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慣性測量單元可實現高數據分辨率

MEMS ? 來源:MEMS ? 作者:MEMS ? 2022-09-28 10:32 ? 次閱讀

據麥姆斯咨詢介紹,慣性測量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)是測量物體三軸姿態角(或角速率)以及加速度的裝置。通常,IMU內部集成3軸陀螺儀和3軸加速度計,以及運動/姿態算法。如果IMU內部集成的傳感器采用MEMS技術實現,那么可被稱為MEMS IMU。

消費類MEMS IMU主要采用電容檢測原理,電容式MEMS加速度計的模型是一個由彈簧-質量塊組成的阻尼系統,以水平方向加速度測量為例,根據牛頓第二定律和胡克定律,可得F=-k·x=m·a,那么加速度a=-k·x/m,對于制作完成的加速度計,彈性系數k和質量m是定值,而x可通過測量梳齒或平板電容而間接獲得。類似地,電容式MEMS陀螺儀借助旋轉運動產生的科里奧利力(慣性力)——需增加驅動信號,通過測量梳齒或平板電容而間接獲得角速度。

消費類MEMS IMU市場預計將在2026年達到8.38億美元,2019~2026年期間的復合年增長率(CAGR)約為5%。該增長的主要驅動因素是:(1)智能手機和可穿戴設備集成MEMS IMU比例的提升;(2)越來越多的分立式3軸MEMS加速度計和3軸MEMS陀螺儀將被6軸MEMS IMU取代。本報告針對全球領先廠商的三款消費類MEMS IMU:BMI260(博世傳感器,Bosch Sensortec)、LSM6DSM(意法半導體,STMicroelectronics)和ICM-42688-P(TDK InvenSense)進行物理分析,包括器件拆解、芯片剖析及材料分析等,并從器件性能、封裝及芯片等方面進行對比分析。最后,我們還檢索并分析了產品的專利情況。

BMI260是針對智能手機應用的新一代高性能MEMS慣性測量單元(IMU),集成高性能加速度計,支持可為室內SLAM(同步定位與建圖)提供高精度的步數記錄、運動檢測和精確數據。BMI260還可顯著降低功耗,延長智能手機電池續航時間。低延遲及OIS(光學圖像穩定)和EIS(電子圖像穩定)支持,可助力智能手機呈現更清晰的圖像和超流暢的視頻穩定性。

LSM6DSM是一款集成3軸加速度計和3軸陀螺儀的iNEMO 6DoF慣性測量單元(IMU),在高性能模式下以0.65 mA電流運行,并支持“始終開啟(always-on)”功能,為消費者提供最佳運動體驗,可用于具有OIS/EIS和AR/VR系統的智能手機。LSM6DSM支持主要的操作系統要求,提供4 KB的真實、虛擬和批處理傳感器,用于動態數據批處理。ASIC芯片采用CMOS技術開發,并經過優化以更好地匹配傳感元件的特性。

ICM-42688-P是一款高性能MotionTracking6軸慣性測量單元——單片集成了3軸陀螺儀和3軸加速度計。它具有2 kB FIFO和2個可編程中斷,支持超低功耗運動喚醒,可最大限度地降低系統功耗;支持高精度外部時鐘輸入,有助于降低系統級靈敏度誤差,改善陀螺儀數據的方向測量,降低ODR對溫度和器件間變化的靈敏度;在FIFO中包括業界首款20位數據格式支持,可實現高數據分辨率。其他行業領先的功能包InvenSense片上APEX運動處理引擎(用于手勢識別、活動分類、計步器、可編程數字濾波器)和嵌入式溫度傳感器。

《消費類MEMS慣性測量單元(IMU)產品對比分析-2022版》報告內容主要包括以下三方面:

(1)首先對BMI260、LSM6DSM、ICM-42688-P進行封裝拍照及分析,然后分別將三者進行物理減薄和化學去膠,接著取出芯片進行結構剖析和材料分析,包括MEMS襯底層、結構層和蓋帽層、晶圓級封裝、真空封裝、ASIC等,并提供MEMS加速度計和陀螺儀三軸感測結構及驅動梳齒結構的局部特寫及特征尺寸。

BMI260器件剖面分析

LSM6DSM的MEMS芯片分析

ICM-42688-P的MEMS陀螺儀驅動梳齒結構

(2)將上述三款MEMS IMU進行對比分析,雖然三者封裝形式均為14-pin LGA(2.5mm x 3.0mm),但是BMI260和LSM6DSM內部為兩顆芯片:MEMS芯片與ASIC芯片堆疊放置,通過引線鍵合方式實現電氣連接;ICM-42688-P內部為一顆芯片:CMOS-MEMS集成技術(MEMS與ASIC晶圓級鍵合),性能占據優勢,但功耗較高。

三款消費類MEMS IMU對比分析:BMI260 vs. LSM6DSM vs. ICM-42688-P(示例)

(3)針對上述三款MEMS IMU的相關專利進行檢索與分析,并提供從專利到產品的映射關系,有助于其他廠商理解技術要點及專利保護范圍,并進行侵權關聯性分析,從而可以有效避免侵權糾紛的發生。

審核編輯:彭靜
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原文標題:《消費類MEMS慣性測量單元(IMU)產品對比分析-2022版》

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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